Reconocimiento de Expresiones Faciales en Varios Dominios a través del Aprendizaje de Representaciones Globales-Locales Confiables y Ponderación Dinámica de Etiquetas
Autores: Gao, Yuefang; Cai, Yiteng; Bi, Xuanming; Li, Bizheng; Li, Shunpeng; Zheng, Weiping
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Reconocimiento de Expresiones Faciales en Varios Dominios a través del Aprendizaje de Representaciones Globales-Locales Confiables y Ponderación Dinámica de Etiquetas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Reconocimiento de expresiones faciales
Características globales-locales
Ponderación de etiquetas
Adaptación de dominio
Rendimiento de clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 43
Citaciones: Sin citaciones
El Reconocimiento de Expresiones Faciales en Dominios Cruzados (CD-FER) tiene como objetivo desarrollar un modelo de reconocimiento de expresiones faciales que pueda ser entrenado en un dominio y ofrecer un rendimiento consistente en otro. CD-FER plantea desafíos significativos debido a los cambios en las distribuciones marginales y de clases entre los dominios fuente y objetivo. Los métodos existentes enfatizan principalmente en lograr características invariantes de dominio a través de la adaptación de características globales, a menudo descuidando los posibles beneficios de características locales transferibles entre diferentes dominios.
Descripción
El Reconocimiento de Expresiones Faciales en Dominios Cruzados (CD-FER) tiene como objetivo desarrollar un modelo de reconocimiento de expresiones faciales que pueda ser entrenado en un dominio y ofrecer un rendimiento consistente en otro. CD-FER plantea desafíos significativos debido a los cambios en las distribuciones marginales y de clases entre los dominios fuente y objetivo. Los métodos existentes enfatizan principalmente en lograr características invariantes de dominio a través de la adaptación de características globales, a menudo descuidando los posibles beneficios de características locales transferibles entre diferentes dominios.